Praca Doktorska. Destylacja splątania ze stanów mieszanych o niepełnym rzędzie macierzy gęstości. Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Praca Doktorska. Destylacja splątania ze stanów mieszanych o niepełnym rzędzie macierzy gęstości. Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu"

Transkrypt

1 Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu Wydział Fizyki Praca Doktorska Destylacja splątania ze stanów mieszanych o niepełnym rzędzie macierzy gęstości Mikołaj Czechlewski Promotor pracy Prof. UAM dr hab. Andrzej Grudka Zakład Elektroniki Kwantowej, Wydział Fizyki UAM Poznań 01

2 Oświadczenie Ja niżej podpisany Mikołaj Czechlewski uczestnik studiów doktoranckich na Wydziale Fizyki Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza w Poznaniu oświadczam, że przekładaną pracę doktorską pt. Destylacja splątania ze stanów mieszanych o niepełnym rzędzie macierzy gęstości napisałem samodzielnie. Oznacza to, że przy pisaniu pracy, poza niezbędnymi konsultacjami, nie korzystałem z pomocy innych osób, a w szczególności nie zlecałem opracowania rozprawy lub jej istotnych części innym osobom, ani nie odpisywałem tej rozprawy lub jej istotnych części od innych osób. Oświadczam ponadto, że niniejsza wersja pracy jest identyczna z załączoną wersją elektroniczną. Równocześnie wyrażam zgodę na to, że gdyby powyższe oświadczenie okazało się nieprawdziwe, decyzja o wydaniu mi dyplomu zostanie cofnięta.

3 Podziękowania Na powstanie i ostateczny kształt mojej pracy doktorskiej miało wpływ wiele osób, którym chciałbym w tym miejscu podziękować. Jako pierwszemu dziękuję mojemu promotorowi Prof. UAM dr. hab. Andrzejowi Grudce za całą przekazaną mi przez te lata wiedzę oraz wszelką pomoc. Składają się na nią między innymi: niezliczone godziny konsultacji, setki zapisanych czerwonym długopisem stron kolejnych wersji tej pracy, megabajty klasycznej informacji przesyłanej pomiędzy nami za pomocą Internetu oraz wiele minut rozmów telefonicznych. Chciałbym również podziękować Prof. UG dr. hab. Michałowi Horodeckiemu i Mgr. Michałowi Studzińskiemu z Uniwersytetu Gdańskiego, za zainteresowanie się problematyką mojej pracy doktorskiej, które z czasem przerodziło się w owocną współpracę. Dzięki niej nie tylko znacząco rozwinąłem moją pracę, lecz również poznałem i zachwyciłem się pięknem teorii grup. Prof. UAM dr. hab. Antoniemu Wójcikowi chcę podziękować za współpracę i całą udzieloną mi pomoc podczas narodzin tematyki mojej pracy doktorskiej. Dziękuję Jemu również za jej pierwszą recenzję. Osobne, równie ważne, podziękowania składam na ręce mojej żony Iwony, na którą zawsze mogłem liczyć, która mnie wspierała i niejednokrotnie odciążała mnie w moich obowiązkach domowych oraz rodzicielskich. Słowa podziękowania należą się także moim rodzicom i teściom, którzy także mnie wspierali duchowo i materialnie.

4 Adulescentia est tempus discendi, sed nulla aetas sera est ad discendum.

5 Mojej Rodzinie

6 Streszczenie W niniejszej pracy doktorskiej przedstawiono nowy protokół destylacji splątania. Jest on oparty na metodzie bisekcji i w niektórych przypadkach wykorzystuje jednokierunkowy protokół haszujący. Protokół ten zastosowano do następujących dwuqubitowych stanów splątanych: a) stanu mieszanego składającego się z czystego stanu splątanego i ortogonalnego do niego czystego stanu produktowego; b) stanu mieszanego składającego się z dwóch czystych stanów splątanych różniących się fazą i ortogonalnego do nich czystego stanu produktowego; c) stanu mieszanego składającego się z czystego stanu splątanego i dwóch czystych stanów produktowych (wszystkie stany są wzajemnie ortogonalne). Pokazano, że w przypadku stanów z punktów a) i b) protokół ten zawsze pozwala wydestylować splątanie, a w przypadku stanów z punktu c) protokół ten pozwala wydestylować splątanie dla pewnego zakresu parametrów charakteryzujących stany. Protokół ten porównano z innymi szeroko stosowanymi protokołami i pokazano, że w zastosowaniu do wymienionych stanów jest on od nich na ogół efektywniejszy. Wykorzystując zaproponowany protokół, znaleziono dolne ograniczenie na asystowaną klasyczną komunikacją w dwie strony kwantową pojemność następujących kanałów kwantowych: a) kanału tłumiącego amplitudę; b) kanału tłumiącego amplitudę i zmieniającego fazę; c) uogólnionego kanału tłumiącego amplitudę.

7 Abstract In this thesis we presented new entanglement distillation protocol. It is based on bisection method and in some cases it uses one-way hashing protocol. The protocol was applied to the following two-qubit entangled states: a) mixed state which consists of pure entangled state and orthogonal pure product state; b) mixed state which consists of two pure entangled states with different phases and orthogonal pure product state; c) mixed state which consists of pure entangled state and two pure product states (all states are mutually orthogonal). It was shown that in the case of states from points a) and b) the protocol always enables to distill entanglement and in the case of states from point c) it enables to distill entanglement for certain range of parameters characterising those states. The protocol was compared with other widely used protocols and it was shown that in the case of mentioned states it is usually more effective. Using the proposed protocol, we found lower bound on quantum capacity assisted by two-way classical communication of the following quantum channels: a) amplitude damping channel; b) amplitude damping and phase-flip channel; c) generalised amplitude damping channel.

8 Spis treści 1 Wstęp 1 Podstawowe wiadomości teoretyczne 3.1 Kanały kwantowe Kanał tłumiący amplitudę Uogólniony kanał tłumiący amplitudę Kanał zmieniający bit Kanał zmieniający fazę Kanał będący złożeniem kanału tłumiącego amplitudę i zmieniającego fazę Pojemności kanałów kwantowych Protokoły destylacji splątania Protokół rekurencyjny Jednokierunkowy protokół haszujący Teoria grup Niezbędne pojęcia Permutacje, podziały liczb naturalnych i diagramy Younga Metoda symetryzacji Younga i dekompozycji Schura-Weyla Destylacja splątania ze stanów mieszanych składających się z czystego stanu splątanego i czystego stanu produktowego Bisekcyjny protokół destylacji Dwuqubitowe stany mieszane Wieloqubitowe stany mieszane I

9 3.1.3 Dwucząstkowe mieszane stany quditów Ulepszenie protokołu bisekcyjnego Protokół filtrująco-haszujący Destylacja splątania ze stanów mieszanych składających się z dwóch czystych stanów splątanych i czystego stanu produktowego Opis protokołu Obliczenie koherentnej informacji dla stanu po pomiarze Wartości własne stanu ρ n k Przykład: pomiar na czterech kopiach stanu ρ AB Przypadek n = 4, k = Przypadek n = 4, k = Wydajność protokołu Destylacja splątania ze stanów mieszanych składających się z czystego stanu splątanego i dwóch czystych stanów produktowych Opis protokołu Przypadek stanu ρ AB o równych parametrach q i r Dolne ograniczenia na pojemność Q wybranych kanałów kwantowych Wprowadzenie Dolne ograniczenie na pojemność Q dla kanału tłumiącego amplitudę Dolne ograniczenie na pojemność Q dla kanału tłumiącego amplitudę i zmieniającego fazę Dolne ograniczenie na pojemność Q dla uogólnionego kanału tłumiącego amplitudę Podsumowanie 89 8 Dodatek Algebraiczne schematy asocjacji Wartości własne macierzy Dl k z rozdziału Bibliografia 96 II

10 ROZDZIAŁ 1 Wstęp Podstawowym zasobem w komunikacji kwantowej jest splątanie [1]. Ma ono zastosowanie między innymi w tak ważnych protokołach jak protokół teleportacji kwantowej [], protokół gęstego kodowania [3], czy protokół kryptograficzny Ekerta [4]. Wszystkie one wykorzystują stany maksymalnie splątane dzielone przez parę użytkowników. Niestety uzyskanie stanów maksymalnie splątanych (lub stanów im bliskich) jest w warunkach laboratoryjnych zadaniem trudnym. Na skutek nieuniknionego oddziaływania ze środowiskiem, stan kwantowy a w szczególności zawarte w nim splątanie dekoheruje. W efekcie para użytkowników zamiast czystych stanów maksymalnie splątanych (nawet jeśli zostały one początkowo przygotowane) otrzymuje mieszane stany splątane lub stany separowalne. Rodzi się więc potrzeba ochrony splątania przed dekoherencją. Jedną z możliwych metod jest zakodowanie stanów maksymalnie splątanych za pomocą kwantowego kodu korekcji błędów [5, 6]. Istnieje jednak druga, bardziej efektywna metoda, którą jest destylacja splątania [7, 8, 9]. W tym celu dwoje użytkowników, którzy współdzielą wiele kopii mieszanych stanów splątanych, przekształca je za pomocą lokalnych operacji kwantowych w mniejszą liczbę kopii stanów maksymalnie splątanych (lub stanów im bliskich). Użytkownicy ci mogą dodatkowo komunikować się klasycznie w celu skorelowania operacji, które wykonują. Niestety nie jest znany uniwersalny protokół destylacji splątania, który byłby optymalny dla wszystkich stanów (to znaczy pozwalałby wydestylować z nich maksymalną ilość splątania). Praktycznie dla różnych klas stanów różne protokoły okazują się efektywne. Co więcej, tylko w pojedynczych przypadkach udowodniono, że dany protokół jest optymalny. W niniejszej pracy doktorskiej przedstawimy nowy protokół destylacji splątania. Jest 1

11 on oparty na metodzie bisekcji i w niektórych przypadkach wykorzystuje jednokierunkowy protokół haszujący. Protokół ten zastosujemy do następujących dwuqubitowych stanów splątanych: a) stanu mieszanego składającego się z czystego stanu splątanego i ortogonalnego do niego czystego stanu produktowego, b) stanu mieszanego składającego się z dwóch czystych stanów splątanych różniących się fazą i ortogonalnego do nich czystego stanu produktowego, c) stanu mieszanego składającego się z czystego stanu splątanego i dwóch czystych stanów produktowych (wszystkie stany są wzajemnie ortogonalne). Pokażemy, że w przypadku stanów z punktów a) i b) protokół ten zawsze pozwala wydestylować splątanie, a w przypadku stanów z punktu c) protokół ten pozwala wydestylować splątanie dla pewnego zakresu parametrów charakteryzujących te stany. Dodajmy jednak, że dla stanów z punktu c) istnieje również zakres parametrów, dla których protokół ma zerową wydajność mimo, że stany te zawierają destylowalne splątanie. Protokół ten porównamy z innymi szeroko stosowanymi protokołami destylacji splątania, takimi jak jednokierunkowy protokół haszujący czy protokół rekurencyjny. Pokażemy, że w zastosowaniu do wymienionych stanów jest on od nich na ogół efektywniejszy. Wykorzystamy również zaproponowany protokół do znalezienia dolnego ograniczenia na asystowaną klasyczną komunikacją w dwie strony kwantową pojemność następujących kanałów kwantowych: a) kanału tłumiącego amplitudę, b) kanału tłumiącego amplitudę i zmieniającego fazę, c) uogólnionego kanału tłumiącego amplitudę. Na koniec dodajmy, że prawie wszystkie wyniki otrzymamy w sposób analityczny, wykorzystując wiedzę z rachunku prawdopodobieństwa, kombinatoryki i teorii grup.

12 ROZDZIAŁ Podstawowe wiadomości teoretyczne.1 Kanały kwantowe Kanałem kwantowym nazywamy liniowe, kompletnie dodatnie odwzorowanie zachowujące ślad, które odwzorowuje operator gęstości w operator gęstości. Oznaczmy przez ρ stan wejściowy kanału, przez N (ρ) stan wyjściowy, natomiast przez ρ E stan środowiska (rysunek.1). Zakładamy, że stan wejściowy i stan środowiska są początkowo w stanie produktowym ρ ρ E. Niech U oznacza operację unitarną działającą na przestrzeni zawierającej stan wejściowy i stan środowiska. Wtedy działanie kanału możemy wyrazić następująco N (ρ) = Tr E (U(ρ ρ E )U ). (.1) Oznaczmy przez e k ortonormalną bazę w przestrzeni Hilberta opisującą środowisko [10]. Dodatkowo, bez straty ogólności załóżmy, że wejściowy stan środowiska jest stanem czystym postaci ρ E = e 0 e 0, (.) wtedy wzór.1 możemy zapisać N (ρ) = k = k e k (U(ρ e 0 e 0 )U ) e k = (.3) E k ρe k, (.4) gdzie operatory E k = e k U e 0 nazywamy operatorami Krausa. Działają one tylko na przestrzeni stanu wejściowego. Co więcej, ponieważ kanał kwantowy musi zachowywać 3

13 Rysunek.1: Kanał kwantowy. ślad, mamy 1 = Tr(N (ρ)) = Tr( k E k ρe k ) = Tr( k E k E kρ). (.5) Powyższy wzór musi być prawdziwy dla każdego ρ. Stąd operatory E k spełniają warunek E k E k = I. (.6) k Wyróżniamy kilka klas kanałów kwantowych. Najważniejszymi z nich są: ˆ kanały niszczące splątanie (ang. entanglement breaking channels) [11], ˆ kanały wiążące splątanie (ang. entanglement binding channels) [1], ˆ kanały degradowalne (ang. degradable channels) [13]. Jeżeli przez kanał niszczący splątanie prześlemy jedną cząstkę z dowolnego dwucząstkowego stanu splątanego to stan końcowy dwóch cząstek będzie stanem separowalnym. Bardziej złożona sytuacja nastąpi, gdy tę samą czynność wykonamy za pomocą kanału wiążącego splątanie. Wtedy stan końcowy dwóch cząstek będzie stanem o związanym splątaniu lub stanem separowalnym, przy czym dla pewnych wyborów stanów początkowych musi to być stan o związanym splątaniu (w przeciwnym wypadku kanał ten byłby kanałem łamiącym splątanie). Stan o związanym splątaniu to taki, który zawiera w sobie splątanie, którego nie możemy z niego wydestylować. Destylowalne splątanie dla takich stanów jest więc równe zero. Zatrzymajmy się dłużej przy kanałach degradowalnych. Są one z naszego punktu widzenia najbardziej interesujące, gdyż do tej klasy kanałów należy rozważany przez nas 4

14 w dalszej części pracy kanał tłumiący amplitudę. W celu dokładnego podania definicji kanału degradowalnego wprowadźmy następujące oznaczenia: przez H A oznaczmy przestrzeń Hilberta stanów wejściowych, przez H B przestrzeń Hilberta stanów wyjściowych, a przez H E przestrzeń środowiska. Kanał N jest odwzorowaniem przestrzeni Hilberta H A w przestrzeń Hilberta H B, którego działanie na stan ρ jest dane wzorem.1 N (ρ) : H A H B. (.7) Zdefiniujmy teraz kanał dualny, który jest odwzorowaniem z przestrzeni Hilberta H A do przestrzeni Hilberta H E N c (ρ) : H A H E, (.8) którego działanie na stan ρ jest dane wyrażeniem N c (ρ) = Tr B (U(ρ ρ E )U ). (.9) Teraz możemy podać definicję kanału degradowalnego. Kanał N nazywamy degradowalnym, jeżeli istnieje taki kanał N (ρ) : H B H E, (.10) że spełniony jest warunek (rysunek.) N c (ρ) = (N N )(ρ). (.11) Rysunek.: Schemat przejścia pomiędzy przestrzeniami Hilberta H A, H B oraz H E na skutek działania kanałów N, N i N c. W kolejnych pięciu podrozdziałach opiszemy interesujące nas kanały kwantowe. Oprócz podania dla każdego z nich formalnej postaci operatorów Krausa, przedstawimy ich działanie na qubit ze sfery Blocha. 5

15 .1.1 Kanał tłumiący amplitudę Kanał tłumiący amplitudę (ang. amplitude damping channel) jest jednym z podstawowych kanałów kwantowych, którego laboratoryjnym przykładem jest światłowód. Jego parametrem jest stopień tłumienia, który oznaczymy przez γ. Brak fotonu w światłowodzie jest reprezentowany stanem 0, a obecność fotonu stanem 1. Działanie kanału tłumiącego amplitudę możemy wyjaśnić w taki sposób: z prawdopodobieństwem γ foton emitowany jest do środowiska, natomiast z prawdopodobieństwem 1 γ foton pozostaje w światłowodzie. Formalny zapis tego kanału w postaci operatorów Krausa jest następujący E0 ad = γ 1 1, (.1) E ad 1 = γ 0 1. (.13) Poniżej zilustrowano zmianę stanu pojedynczego qubitu ze sfery Blocha (zapisanego w postaci macierzy gęstości) λ λ = cos θ θ sin (.14) + e iφ sin θ cos θ eiφ sin θ cos θ 1 0, po przejściu przez opisywany kanał. Na wyjściu stan kanału będzie miał postać ρ ad = (cos θ + γ θ sin ) (1 γ) θ sin (.15) + ( 1 γ)e iφ sin θ cos θ ( 1 γ)e iφ sin θ cos θ 1 0. Ze wzoru.15 otrzymujemy, że współrzędne sfery Blocha transformują się następująco gdzie r x r x 1 γ, (.16) r y r y 1 γ, r z γ + r z (1 γ), r x = sin(θ) cos(φ), (.17) r y = sin(θ) sin(φ), r z = cos(θ). Wizualizacja powyższej transformacji dla parametru tłumienia γ = 0, 8 została przedstawiona na rysunku.3. Widać na nim, że sfera Blocha zostaje ściśnięta, a jej środek przesunięty w kierunku górnej części osi Z. 6

16 Rysunek.3: Działanie kanału tłumiącego amplitudę na sferę Blocha dla parametru γ = 0, Uogólniony kanał tłumiący amplitudę Działanie uogólnionego kanału tłumiącego amplitudę (ang. generalized amplitude damping channel) charakteryzują dwa parametry tłumienia γ oraz ξ. Dla tego kanału wyróżniamy trzy operatory Krausa, które mają postać E gad 0 = E gad 1 = 1 ξ γ 1 1, (.18) ξ 1 0, (.19) E gad = γ 0 1. (.0) Przykład działania uogólnionego kanału tłumiącego amplitudę przedstawiony został dla stanu.14. W takim przypadku na wyjściu otrzymamy stan ρ gad = ((1 ξ) cos θ + γ θ sin ) (.1) + (ξ cos θ + (1 γ) θ sin ) ξ 1 γe iφ sin θ cos θ ξ 1 γe iφ sin θ cos θ 1 0. Natomiast współrzędne Blocha transformują się następująco r x r x 1 γ 1 ξ, (.) r y r y 1 γ 1 ξ, r z r z (1 ξ γ) + γ ξ, 7

17 co zostało przedstawione na rysunku.4. Podobnie jak w przypadku kanału tłumiącego amplitudę sfera Blocha zostaje ściśnięta i przesunięta. Rysunek.4: Działanie uogólnionego kanału tłumiącego amplitudę na sferę Blocha dla parametrów ξ = 0, 5 oraz γ = 0, Kanał zmieniający bit Kolejnym ważnym kanałem kwantowym, który omówimy, jest kanał zmieniający bit (ang. bit flip channel). Działanie tego kanału należy interpretować następująco: z prawdopodobieństwem 1 δ qubit pozostanie niezmieniony, natomiast z prawdopodobieństwem δ do qubitu zostanie zastosowana operacja Pauliego X. Wobec tego operatory Krausa dla tego kanału mają postać E bf 0 = 1 δ( ), (.3) E bf 1 = δ( ). (.4) Qubit, który na wejściu tego kanału jest w stanie.14, na wyjściu tego kanału będzie znajdował się w stanie ρ bf = (1 δ) ( cos θ θ sin (.5) + e iφ sin θ cos θ eiφ sin θ cos θ 1 0 ) + + δ ( cos θ θ sin e iφ sin θ cos θ eiφ sin θ cos θ 0 1 ). 8

18 Natomiast poniższe wzory przedstawiają, jak transformują współrzędne sfery Blocha r x r x, r y r y (1 δ), r z r z (1 δ). (.6) Kanał zmieniający bit powoduje ściśnięcie sfery Blocha wzdłuż osi Y i Z o czynnik 1 δ (rysunek.5). Rysunek.5: Działanie kanału zmieniającego bit na sferę Blocha dla parametru δ = 0,..1.4 Kanał zmieniający fazę Kanał zmieniający fazę (ang. phase flip channel) jest podobny do kanału zmieniającego bit. Różnica pomiędzy tymi kanałami polega na tym, że w przypadku kanału zmieniającego fazę z prawdopodobieństwem 1 η qubit pozostaje niezmieniony, a z prawdopodobieństwem η do qubitu zostaje zastosowana operacja Pauliego Z. Poniżej przedstawiono operatory Krausa opisujące ten kanał E pf 0 = 1 η( ), (.7) E pf 1 = η( ). (.8) Przedstawmy działanie kanału zmieniającego fazę na qubit w stanie.14. Na wyjściu kanału w tym przypadku otrzymujemy następujący stan ρ pf = cos θ θ sin (.9) + (1 η) ( e iφ sin θ cos θ eiφ sin θ cos θ 1 0 ). 9

19 Wobec tego współrzędne sfery Blocha transformują się następująco r x r x (η 1), (.30) r y r y (η 1), r z r z. Interpretacja graficzna powyższej transformacji przedstawiona jest na rysunku.6. Widać na nim, że kanał zmieniający fazę powoduje ściśnięcie sfery Blocha wzdłuż osi X i Y o czynnik 1 η. Rysunek.6: Działanie kanału zmieniającego fazę na sferę Blocha dla parametru η = 0,..1.5 Kanał będący złożeniem kanału tłumiącego amplitudę i zmieniającego fazę Oprócz kanałów kwantowych opisanych powyżej istnieją również kanały złożone. Należy do nich kanał będący złożeniem kanału tłumiącego amplitudę i zmieniającego fazę (ang. amplitude damping and phase flip channel). Operatory Krausa opisujące działanie tego kanału mają postać E adpf 0 = 1 η( E adpf 1 = η( γ 1 1 ), (.31) 1 γ 1 1 ), (.3) E adpf = γ 0 1. (.33) 10

20 Analogicznie jak w poprzednich punktach przedstawimy działanie takiego kanału na qubit w stanie.14. Stan, jaki powstaje na wyjściu, ma postać ρ adpf = (cos θ + γ θ sin ) (.34) + (1 γ) sin θ e iφ 1 γ(η 1) sin θ cos θ e iφ 1 γ(η 1) sin θ cos θ 1 0. Natomiast współrzędne sfery Blocha transformuje się następująco r x r x (η 1) 1 γ, (.35) r y r y (η 1) 1 γ, r z r z (1 γ) + γ. Na rysunku.7 pokazano działanie kanału na sferę Blocha. Widzimy, że na skutek działania kanału została ona ściśnięta, a jej środek został przesunięty w kierunku górnej części osi Z. Rysunek.7: Działanie kanału tłumiącego amplitudę i zmieniającego fazę na sferę Blocha dla parametrów η = 0, i γ = 0, 8.. Pojemności kanałów kwantowych Istnieje klika rodzajów pojemności kanału kwantowego. Różnorodność ta wynika z rodzaju informacji, jaką chcemy przesłać przez kanał oraz z dodatkowych zasobów jakimi mogą dysponować użytkownicy kanału kwantowego. O maksymalnej ilości informacji 11

21 klasycznej przesyłanej przez kanał kwantowy informuje nas pojemność klasyczna. Podobnie, o maksymalnej ilości informacji kwantowej, jaką możemy przesłać przez kanał kwantowy, informuje nas pojemność kwantowa. Wprowadźmy najpierw pojęcie wierności. Jest to miara podobieństwa dwóch stanów kwantowych. Formalna definicja ma następującą postać F = (Tr( ρσ ρ)), (.36) gdzie ρ i σ są macierzami gęstości. Z powyższego wzoru wynika, że gdy σ = ρ, to F = 1, natomiast gdy stany σ i ρ mają nośniki na wzajemnie ortogonalnych podprzestrzeniach, wtedy F = 0. Pojemność klasyczna kanału kwantowego N dana jest wyrażeniem { m C = lim lim sup ϵ 0 n n : K D ψ ΓmF (ψ, K, D, N ) > 1 ϵ}, (.37) gdzie ψ oznacza stan ze zbioru stanów ortogonalnych Γ m = { 0, 1 } m, który chcemy przesłać przez kanał N. Stan ψ zostaje zakodowany w n qubitów za pomocą protokołu kodowania K, n qubitów zostaje przesłanych przez kanał N, a następnie stan ψ zostaje zdekodowany za pomocą protokołu dekodowania D. F (ψ, K, D, N ) oznacza wierność stanu końcowego ze stanem początkowym. W analogiczny sposób definiujemy pojemność kwantową kanału kwantowego N, czyli { } m Q = lim lim sup ϵ 0 n n : K D ρ H m F (ρ, K, D, N ) > 1 ϵ, (.38) gdzie ρ oznacza dowolny stan kwantowy z przestrzeni H m, który chcemy przesłać przez kanał N. Niestety, definicje.37 i.38 nie mówią, jak obliczyć pojemności klasyczną czy kwantową konkretnego kanału. Można tego dokonać, korzystając z przedstawionych poniżej wzorów. gdzie Udowodniono, że pojemność klasyczna dana jest wzorem [14, 15] 1 C = lim n n C H(N n (ρ)), (.39) C H = max χ(n (ρ)), (.40) {p i,ρ i } oznacza pojemność klasyczną Holevo, natomiast χ jest funkcją Holevo χ(n (ρ)) = S(N (p i ρ i )) i p i S(N (ρ i )). (.41) S(ρ) jest entropią von Neumanna stanu ρ. Jak widać funkcja Holevo jest różnicą pomiędzy entropią średniego stanu wyjściowego i średnią entropią stanów wyjściowych. 1

22 Niestety pojemność klasyczna Holevo nie jest addytywną funkcją kanału, co w ogólności nie pozwala na proste obliczenie pojemności [16]. Pokazano jednak, że dla kanałów depolaryzujących lub łamiących splątanie C H jest addytywna [17, 18]. gdzie Znany jest również wzór na pojemność kwantową kanału kwantowego 1 Q = lim n n max I c (I A (N n ) B (Φ AB )), (.4) Φ AB I c (I A N B (Φ AB )) = S(N B (ρ B )) S(I A N B (Φ AB )), (.43) oznacza koherentną informację obliczoną na stanie, który powstaje w wyniku przesłania przez kanał N podukładu B dowolnego czystego stanu splątanego Φ AB [19, 0, 1]. Stan podukładu B we wzorze.43 oznaczony został przez ρ B = Tr B Φ AB. Zoptymalizowana koherentna informacja podobnie jak pojemność klasyczna Holevo nie jest w ogólności addytywną funkcją kanału [, 3, 4]. Natomiast jest ona addytywna dla kanałów degradowalnych i PPT [13, 5, 6]. Jeżeli użytkownicy oprócz kanału kwantowego posiadają dodatkowe zasoby, to mogą oni w pewnych przypadkach zwiększyć pojemność danego kanału kwantowego. Mówimy wtedy o asystowanych pojemnościach. Jeżeli dodatkowym zasobem jest komunikacja klasyczna od odbiorcy do nadawcy, to pojemność klasyczną (kwantową) kanału kwantowego oznaczamy przez C F (Q F ). Jeśli dodatkowym zasobem jest komunikacja klasyczna zarówno od odbiorcy do nadawcy jak i od nadawcy do odbiorcy, to pojemność klasyczną (kwantową) kanału kwantowego oznaczamy przez C (Q ). Należy zaznaczyć, że w przypadku pojemności C klasyczna komunikacja nie może zależeć od przesyłanej wiadomości. Natomiast, gdy dodatkowym zasobem są czyste stany splątane między nadawcą a odbiorcą, to pojemność klasyczną (kwantową) kanału kwantowego oznaczamy przez C E (Q E ) [7, 8]. Pojemności te oraz odpowiadające im zasoby zebrano w tabeli.1. Relacje pomiędzy powyższymi pojemnościami zostały opisane w pracy [9] i są one następujące: a) Pojemności klasyczne C C F C C E, (.44) b) Pojemności kwantowe Q Q F Q Q E, (.45) 13

23 Tabela.1: Rodzaje asystowanych klasycznych i kwantowych pojemności kanału kwantowego. Pojemność Pojemność Rodzaj dodatkowego zasobu klasyczna kwantowa C F Q F Klasyczna komunikacja od odbiorcy do nadawcy C Q Klasyczna komunikacja w obie strony to jest od nadawcy do odbiorcy jak i od odbiorcy do nadawcy C E Q E Czyste stany splątane między nadawcą i odbiorcą c) Pojemności klasyczne i kwantowe Q C, (.46) Q F C F, (.47) Q C, (.48) Q E = 1 C E. (.49) Należy też podkreślić, że dla niektórych kanałów nierówności z wzorów przechodzą w nierówności ostre lub równości [9, 30, 31]. Znany jest wzór na asystowaną splątaniem pojemność klasyczną C E [7, 8] C E = max(s(ρ B ) + S(N (ρ B )) S((N I)Φ AB ) (.50) ρ i co za tym idzie wzór na asystowaną splątaniem pojemność kwantową (porównaj.49). Zauważmy, że pojemność ta jest addytywna. Poza klasyczną i kwantową pojemnością kanału kwantowego, istnieje również prywatna pojemność kanału kwantowego, która ma zastosowanie w kryptografii kwantowej [1, 3]. Podobnie jak pojemność klasyczna Holevo i zoptymalizowana koherentna informacja nie jest ona addytywną funkcją kanału [33, 34, 35, 36]..3 Protokoły destylacji splątania W tym podrozdziale omówimy protokoły destylacji splątania. Zaczniemy jednak od wprowadzenia dwóch istotnych miar splątania: kosztu splątania i destylowalnego splątania [8, 37]. 14

24 Definicja.1 (Koszt splątania). Niech ϱ AB oznacza dowolny stan dwuqubitowy, natomiast n liczbę jego kopii. Niech P będzie protokołem wykorzystującym jedynie zachowujące ślad lokalne operacje (operacje unitarne lub pomiar), wspomagane przez klasyczną komunikację. Protokół ten przekształca czyste stany maksymalnie splątane w stany bliskie stanom ϱ AB. Dalej, niech Φ(d) AB symbolizuje macierz gęstości dwuquditowego, czystego stanu maksymalnie splątanego o wymiarze d. Koszt splątania E C (ϱ AB ) definiujemy jako zminimalizowaną po wszystkich możliwych protokołach P wydajność r danego protokołu P, obliczaną w granicy n dążącego do nieskończoności. Formalnie, zapisujemy to następująco E C (ϱ AB ) = inf { [ r : n lim inf P Tr ϱ n AB P (Φ( rn ) AB ) ] = 0 Dualną miarą splatania jest destylowalne splątanie. }. (.51) Definicja. (Destylowalne splątanie). Destylowalne splątanie E D (ϱ AB ) definiujemy jako zmaksymalizowaną po wszystkich możliwych protokołach P wydajność r danego protokołu P, obliczaną w granicy n dążącego do nieskończoności. Zapisujemy to następująco E D (ϱ AB ) = sup { [ r : lim inf Tr P (ϱ n n AB) Φ( rn ) AB ] = 0 P }, (.5) przy czym P oznacza w tym przypadku protokół wykorzystujący jedynie zachowujące ślad lokalne operacje (operacje unitarne lub pomiar), wspomagane przez klasyczną komunikację, który przekształca stany ϱ AB w stany bliskie czystym stanom maksymalnie splątanym. Protokół P nazywamy protokołem destylacji splątania. Niestety obie z tych miar splątania są trudne do obliczenia. Dla kosztu splątania górnym ograniczeniem jest splątanie tworzenia, na które jest znany wzór analityczny dla dwóch qubitów [38]. Dodajmy, że splątanie tworzenia nie jest addytywne i może być ściśle większe od kosztu splątania [16, 39]. Dla destylowalnego splątania wyznaczono ograniczenie górne, którym jest względna entropia splątania [40, 41] oraz obliczono jego wartość dla konkretnych stanów kwantowych [4, 43, 44, 45, 46, 47, 48]. Dla pozostałych stanów możemy znaleźć ograniczenie dolne na destylowalne splątanie, opracowując dla nich protokoły destylacji splątania i obliczając ich wydajność. W informatyce kwantowej znanych jest wiele protokołów destylacji splątania. Dla stanów dwucząstkowych są to protokoły rekurencyjne [7, 9], protokoły wykorzystujące efekt pompowania splątania [49, 50, 51], protokoły typu N M [5, 53, 54], protokoły haszujące [8, 55, 56, 57, 58] i inne [59, 60, 61]. Istnieją również protokoły destylacji splątania ze stanów wielocząstkowych [51, 53, 6, 63, 64, 65]. My omówimy dwa z tych protokołów, które zostały wykorzystane w tej pracy doktorskiej i porównane z zaproponowanymi protokołami. 15

25 .3.1 Protokół rekurencyjny Przedstawiony poniżej protokół rekurencyjny podany został w pracy [9]. Alternatywny protokół rekurencyjny podano w pracy [7]. Jest on jednak mniej efektywny, dlatego go pominiemy. Załóżmy, że Alicja i Bob posiadają dwie kopie mieszanego stanu splątanego ρ AB, który w bazie Bella ma postać diagonalną a a ρ AB = 0 0. (.53) 0 0 a a 4 Parametry a 1 a a 3 a 4 są prawdopodobieństwami wystąpienia stanów ψ + AB, ϕ AB, ϕ + AB, ψ AB, gdzie ψ ± AB = 1 ( 01 AB ± 10 AB ), (.54) ϕ ± AB = 1 ( 00 AB ± 11 AB ). (.55) Przebieg protokołu rekurencyjnego jest następujący: 1. Alicja stosuje na każdej kopii stanu ρ AB operację unitarną U zdefiniowaną przez równania U 0 = 1 ( 0 i 1 ), (.56) U 1 = 1 ( 1 i 0 ), (.57) natomiast Bob operację odwrotną U U 0 = 1 ( 0 + i 1 ), (.58) U 1 = 1 ( 1 + i 0 ). (.59). Zarówno Alicja jak i Bob wykonują operację CN OT, zdefiniowaną następująco CNOT a b = a b a, (.60) gdzie a, b {0, 1}, a symbol oznacza sumę modulo. Dalej, Alicja i Bob mierzą qubity docelowe w bazie obliczeniowej { 0, 1 }. Jeżeli w wyniku pomiaru otrzymali koincydencję (oboje zmierzyli 0 lub oboje zmierzyli 1 ), to odrzucają qubity docelowe. Natomiast jeśli wynik zwrócił brak koincydencji oba qubity zostają odrzucone. W przypadku koincydencji wartość współczynnika a 1 określającego prawdopodobieństwo występowania stanu ψ + AB w stanie ρ AB po pomiarze zostaje zwiększona. Transformacje współczynników opisują poniższe wzory 16

26 a 1 = a 1 + a N, (.61) a = a 3a 4 N, (.6) a 3 = a 3 + a 4 N, (.63) a 4 = a 1a N, (.64) gdzie N jest czynnikiem normalizacyjnym N = (a 1 + a ) + (a 3 + a 4 ). (.65) Mając n kopii stanu ρ AB, Alicja i Bob mogą bardziej zwiększyć wartość współczynnika a 1. W tym celu dzielą posiadane kopie stanu na bloki, składające się z dwóch kopii i stosują opisany powyżej protokół na każdym z bloków. W ten sposób otrzymują p s n kopii stanu ρ AB, gdzie p s jest prawdopodobieństwem sukcesu. Następnie powtarzają rekurencyjnie przebieg protokołu na coraz to mniejszej liczby bloków. W granicy n dążącego do nieskończoności, prawdopodobieństwo a 1 będzie dążyło do jedności. Współczynnik przy stanie ψ + AB obliczamy rekurencyjnie podstawiając za a 1 współczynnik a 1 we wzorze.61 i tak dalej. Ważny podkreślenia jest fakt, że protokół rekurencyjny może być zastosowany tylko do stanów o współczynniku a 1 > 1 (stany o współczynniku a 1 1 są separowalne). Niestety wydajność protokołu rekurencyjnego jest zerowa. Chcąc osiągnąć niezerową wydajność, postępuje się następująco: najpierw za pomocą protokołu rekurencyjnego sprowadza się współczynnik a 1 do wartości, dla której inny protokół destylacji splątania ma niezerową wydajność (na przykład protokół haszujący), a następnie stosuje się ten protokół..3. Jednokierunkowy protokół haszujący Jednokierunkowy protokół haszujący został szczegółowo przedstawiony w pracach [8, 55, 56]. Protokół ten wymaga komunikacji klasycznej w jednym kierunku i ma zatosowanie do: ˆ destylacji klucza szyfrującego, ˆ destylacji splątania, ˆ generacji klucza szyfrującego, ˆ generacji splątania. 17

27 W tej pracy doktorskiej interesuje nas wydajność tego protokołu, o której informuje nas poniższe twierdzenie. Twierdzenie.1 (Wydajność jednokierunkowego protokołu haszującego w przypadku destylacji splątania). Niech ρ AB oznacza stan mieszany współdzielony przez dwóch użytkowników Alicję i Boba. Jeśli zastosują oni na stanie jednokierunkowy protokół haszujący z komunikacją klasyczną od Alicji do Boba, to jego wydajność będzie spełniała nierówność R S(ρ B ) S(ρ AB ), (.66) gdzie S(ρ B ) to entropia von Neumana stanu podukładu odbiorcy, natomiast S(ρ AB ) to entropia stanu całego układu. Wielkość po prawej stronie nierówności nazywamy koherentną informacją (patrz wzór.43) Warto dodać, że w niektórych przypadkach wydajność protokołu haszującego można poprawić jeśli dopuścimy komunikację klasyczną w obydwu kierunkach [57, 58]. Istnieje również protokół destylacji splątania oparty na kodach polarnych, który dla stanów dwuqubitowych diagonalnych w bazie stanów maksymalnie splątanych, osiąga taką samą wydajność jak protokół haszujący. Niestety, obecnie nie wiadomo czy taką samą wydajność protokół ten osiąga dla dowolnego stanu splątanego [66]..4 Teoria grup W tym punkcie przedstawimy aparat matematyczny, który zostanie wykorzystany w rozdziale 4, dotyczącym destylacji splątania z mieszanego stanu splątanego dwóch qubitów o macierzy gęstości rzędu 3. Więcej wiadomości oraz dowody przedstawionych w tym podrozdziale twierdzeń czytelnik znajdzie w [67]..4.1 Niezbędne pojęcia Definicja.3 (Waga Hamminga). W ciągu bitów o długości n wagą Hamminga nazywamy liczbę bitów o wartości 1. Przykład.1. Waga Hamminga ciągu bitów x = o długości n = 8 jest równa k = 5. Definicja.4 (Dystans Hamminga). Dystans Hamminga pomiędzy dwoma ciągami bitów x oraz y o długości n definiujemy jako liczbę pozycji, na których ciągi te różnią się. 18

28 Przykład.. Ciągi o długości n = 8 postaci numer pozycji , x = , y = , różnią się na dwóch pozycjach (3 i 4), stąd dystans Hamminga pomiędzy nimi jest równy. Definicja.5 (Grupa). Grupą nazywamy zbiór G z działaniem mnożenia : G G G, spełniający następujące warunki: 1. Dla dowolnych elementów a, b, c G zachodzi prawo łączności (a b) c = a (b c).. W zbiorze G istnieje element neutralny e dla działania, taki, że dla każdego a G prawdziwe jest e a = a e = a. 3. Dla każdego a G istnieje element odwrotny do niego, który oznaczymy a 1, taki, że a a 1 = a 1 a = e. Ponadto jeżli dla dowolnych a, b G zachodzi a b = b a, to grupę nazywamy przemienną lub abelową..4. Permutacje, podziały liczb naturalnych i diagramy Younga Wprowadźmy najpierw kilka definicji dotyczących permutacji [68, 69]. Definicja.6 (Permutacja). Niech X n = {1,,..., n} oznacza zbiór liczb naturalnych. Permutacją π(i), gdzie i X n nazywamy każdą bijekcję zbioru X n w ten sam zbiór. Oznaczmy przez S n zbiór wszystkich bijekcji zbioru X n. Zbiór S n składa się z n! elementów (permutacji). Dowolną permutację π S n możemy przedstawić za pomocą macierzy M,n lub w postaci macierzy zerojedynkowej M n,n. Zilustrujmy to poniższym przykładem. Przykład.3. Dla n = 3 zbiór S 3 składa się z 3! = 6 elementów. Przedstawmy jeden z nich π(1) =, (.67) π() = 3, π(3) = 1, 19

29 w postaci macierzy M,3 M,3 = 1 3. (.68) 3 1 Przedstawmy wartości 1, i 3 za pomocą wektorów 1 1 = 0, (.69) 0 0 = 1, = 0, 1 wtedy macierz zerojedynkowa M 3,3 ma postać M 3,3 = (.70) Definicja.7 (Cykl). Niech x 1, x,..., x k oznaczają różne liczby ze zbioru X n. Jeśli permutacja π zachowuje pozostałe n k liczb ze zbioru X n oraz π(x 1 ) = π(x ), (.71) π(x ) = π(x 3 ),, π(x k ) = π(x 1 ), wtedy π nazywamy cyklem o długości k i oznaczamy (x 1, x,..., x k ). Cykl długości jeden jest identycznością. Natomiast cykl o długości dwa, nazywamy transpozycją i oznaczamy τ. Przykład.4 (Cykl). Permutacja ma następujący cykl o długości 4 ( (.7) ). (.73) 0

30 Definicja.8 (Cykle rozłączne). Dwa cykle π 1 = (x 1, x,..., x k ) oraz π = (y 1, y,..., y l ) ze zbioru S n są rozłączne, gdy zbiory (x 1, x,..., x k ) i (y 1, y,..., y l ) są rozłączne. Dwa cykle rozłączne są przemienne. Twierdzenie.. Każda permutacja π S jest złożeniem pewnej liczby cykli rozłącznych. Przedstawienie permutacji π w postaci złożenia rozłącznych cykli jest jednoznaczne z dokładnością do porządku czynników. Ponadto każda z permutacji z S n jest złożeniem pewnej liczby transpozycji. Przykład.5. Permutację (.74) możemy rozłożyć na następujący iloczyn transpozycji ( 1 4 ) ( 3 ). (.75) Definicja.9 (Znak permutacji). Niech π = τ 1 τ... τ k jest jednym z rozkładów permutacji π S n na iloczyn transpozycji. Liczbę sgnπ = ( 1) k nazywamy znakiem permutacji. Znak permutacji zależy jednie od samej permutacji π, a nie od jej rozkładu. Permutację nazywamy parzystą, gdy sgnπ = 1, natomiast nieparzystą, kiedy sgnπ = 1. Z powyższej definicji możemy wywnioskować, że permutacja, która ma rozkład na iloczyn składający się z parzystej liczby transpozycji, jest permutacją parzystą, a permutacja składająca się z nieparzystej liczby transpozycji, jest permutacją nieparzystą. Przykład.6. Permutacja π ze zbioru S (.76) ma rozkład na transpozycję postaci ( 1 ) ( 3 4 ) ( 5 6 ). (.77) Znak tej permutacji sgnπ = ( 1) 3 = 1, więc jest to permutacja nieparzysta. Wprowadzimy teraz pojęcie podziału liczby oraz diagramów Younga. Definicja.10 (Podział λ). Podziałem λ liczby n, należącej do zbioru liczb naturalnych (0 nie zaliczamy do zbioru liczb naturalnych), nazywamy nierosnący ciąg postaci λ = (λ 1, λ,..., λ r,... ), (.78) gdzie λ i również należą do zbioru liczb naturalnych. Dla każdego podziału wyróżniamy trzy pojęcia: 1

31 1. Długość, czyli liczbę jego elementów, którą oznaczamy przez l(λ).. Wagę, czyli sumę wszystkich jego elementów, którą oznaczamy przez λ = i λ i. (.79) 3. Krotność m i i-tego elementu, którą oznaczamy przez λ m i i. Przykład.7. Dla liczby n = 5 mamy następujące podziały ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ). (.80) Rozkład λ można przedstawić graficznie za pomocą diagramów Younga. Diagram Younga składa się z rzędów pustych kwadratów. Każdy i-ty rząd składa się z λ i kwadratów. Przykład.8. Rozkłady dla n = 5 z przykładu.7 odpowiadają diagramom Younga λ = (5), λ = (4, 1), λ = (3, ), λ = (3, 1, 1), λ = (,, 1), λ = (, 1, 1, 1), λ = (1, 1, 1, 1, 1). Wyobraźmy sobie, że dla danego rozkładu liczby n, w puste kwadraty reprezentującego go diagramu Younga, wpiszemy bez powtórzeń liczby naturalne m {1,,..., n}. Jeśli rozkład tych liczb spełnia warunek, że w każdym wierszu od lewej do prawej strony i w każdej kolumnie od góry do dołu tworzą one ciąg rosnący, to taki diagram nazywamy standardowym diagramem Younga. W naszych dalszych rozważaniach pojawi się również pojęcie semi-standardowego diagramu Younga. Semi-standardowym diagramem Younga nazywamy diagram Younga wypełniony liczbami naturalnymi, które w każdym wierszu od lewej do prawej strony tworzą ciąg niemalejący, natomiast w każdej kolumnie od góry do dołu tworzą ciąg rosnący. W takim diagramie elementy λ i rozkładu λ mogą się powtarzać. Przykład.9 (Semi-standardowe diagramy Younga). Dla n = 3 mamy poniższe semistandardowe diagramy Younga

32 Dalsze przykłady dotyczyć będą diagramów Younga i standardowych diagramów Younga. Przykład.10 (Diagramy Younga i standardowe diagramy Younga). Dla n = 3 mamy następujące diagramy Younga λ = (3), λ = (, 1), λ = (1, 1, 1). Natomiast standardowe diagramy Younga mają postać λ = (3), λ = (, 1), λ = (, 1), λ = (1, 1, 1). Liczbę standardowych diagramów Younga dla danego rozkładu λ, możemy obliczyć ze wzoru f λ = n! (ν 1, ν,..., ν r ) ν 1!ν!... ν r!, (.81) gdzie indeks r = l(λ) jest długością podziału λ, ν i (λ) = λ i +l(λ) i dla i = 1,,... l(λ), natomiast (x 1, x,..., x r ) oznacza następujące wyrażenie (x 1, x,..., x r ) = i<j(x i x j ), (.8) 1 3 przy czym dla r = 1 wyrażenie (x 1 ) = 1. Przykład.11. W przykładzie.10 widać, że dla n = 3 mamy trzy możliwe przypadki rozkładu. I tak, rozkładowi λ = (3) odpowiada jeden standardowy diagram Younga, rozkładowi λ = (, 1) dwa, zaś rozkładowi λ = (1, 1, 1) jeden standardowy diagram Younga. Teraz uzyskajmy ten wynik korzystając ze wzoru Rozkład λ = (3) l(λ) = 1, (.83) ν 1 = 3, (ν 1 ) = 1, f (3) = 1. 3

33 . Rozkład λ = (, 1) l(λ) =, (.84) ν 1 = 3, ν = 1, (ν 1, ν ) =, f (,1) =. 3. Rozkład λ = (1, 1, 1) l(λ) = 3, (.85) ν 1 = 3, ν =, ν 3 = 1, (ν 1, ν, ν 3 ) =, f (1,1,1) = Metoda symetryzacji Younga i dekompozycji Schura-Weyla W tym punkcie przedstawimy metodę symetryzacji Younga i dekompozycji Schura- Weyla. Niech grupa permutacji S n będzie zdefiniowana na przestrzeni (C d ) n. Wtedy n-krotny iloczyn tensorowy tej przestrzeni możemy przedstawić jako (C d ) n = λ Hλ U Hλ S, (.86) gdzie Hλ S jest przestrzenią reprezentacji nieprzywiedlnych grupy S n dla rozkładu λ, natomiast Hλ U jest przestrzenią krotności danej reprezentacji. Na przestrzeni (C d ) k możemy zdefiniować symetryzatory Younga P λ,a, które związane są z danym rozkładem λ P λ,a = f λ n! A k k kolumna(λ,a) k wiersz(λ,a) S k, (.87) gdzie f λ to czynnik zdefiniowany we wzorze.81, zaś S k = V π, π S n (.88) A k = sgn(π)v π. π S n (.89) W powyższym wzorze V π jest operatorem permutacji, działającym następująco V π i 1 i n = i π(1) i π(n), (.90) 4

34 gdzie i 1... i n są wektorami bazowymi z przestrzeni (C d ) n. Operatory we wzorach.88 i.89 rzutują odpowiednio na podprzestrzeń symetryczną i antysymetryczną przestrzeni (C d ) k. Wyznaczamy je korzystając z danego standardowego diagramu Younga (oznaczonego przez a) dla rozkładu λ. I tak operator S k powstaje z permutacji elementów znajdujących się w k-tym wierszu diagramu, natomiast operator A k powstaje z permutacji elementów znajdujących się w k-tej kolumnie diagramu. Należy zaznaczyć, że symetryzatory P λ,a są idempotentne, czyli spełniają równość (P λ,a ) = P λ,a, (.91) lecz w ogólności nie są one wzajemnie ortogonalne i hermitowskie. Na koniec przedstawimy jak symetryzatory Younga wiążą się z dekompozycją Schura-Weyla. Mianowicie symetryzator Younga można zapisać następująco P λ,a = Iλ U u v, (.9) gdzie Iλ U jest operatorem identycznościowym działającym na przestrzeni krotności reprezentacji Hλ U, a wektory u i v należą do przestrzeni Hλ. S 5

35 ROZDZIAŁ 3 Destylacja splątania ze stanów mieszanych składających się z czystego stanu splątanego i czystego stanu produktowego 3.1 Bisekcyjny protokół destylacji W tym rozdziale przedstawimy bisekcyjny protokół destylacji, który pierwotnie został opisany w pracy [70]. Ma on zastosowanie do destylacji splątania ze stanu mieszanego składającego się z czystego stanu splątanego i czystego stanu produktowego ortogonalnego do niego. W pracy [71] rozszerzono jego zastosowanie pokazując, że protokół ten w połączeniu z jednokierunkowym protokołem haszującym może zostać użyty do destylacji splątania ze stanu mieszanego składającego się z dwóch czystych stanów splątanych różniących się fazą i stanu produktowego ortogonalnego do nich Dwuqubitowe stany mieszane Załóżmy, że Alicja i Bob współdzielą n = m kopii stanu ρ AB, gdzie m N. Stan ρ AB jest stanem mieszanym, składającym się z czystego stanu splątanego i stanu produktowego ortogonalnego do niego. Jego postać jest następująca ρ AB = p ϕ + (α) ϕ + (α) AB + (1 p) AB, (3.1) gdzie ϕ + (α) AB = α 00 AB + 1 α 11 AB. (3.) 6

36 Bez straty ogólności zakładamy, że parametr α należy do zbioru liczb rzeczywistych. Zadaniem Alicji i Boba będzie wydestylowanie stanów maksymalnie splątanych z n kopii stanu 3.1. Użytkownicy mogą wykonywać lokalne operacje kwantowe i komunikować się ze sobą w klasyczny sposób. W celu wydestylowania splątania stosują oni następujący protokół: 1. Każdy z użytkowników dokonuje pomiaru na n qubitach ze współdzielonych n kopii stanu ρ AB. Pomiar ten jest dany przez operatory rzutowe P k = permutacje P k 1 P (n k) 0, (3.3) gdzie P 1 = 1 1, (3.4) P 0 = 0 0. We wzorze 3.3 przez permutacje rozumiemy sumę po permutacjach bez powtórzeń iloczynów tensorowych n operatorów rzutowych 3.4. W iloczynach tych k operatorów ma postać P 1, a n k ma postać P 0. Oznacza to, że każdy z użytkowników mierzy, ile qubitów znajduje się w stanie 0, a ile w stanie 1 bez mierzenia, które qubity znajdują się w tych stanach.. Jeśli zarówno Alicja jak i Bob otrzymają wynik pomiaru k, to stan po pomiarze przyjmuje postać ρ n kab = P ka P kb ρ n ABP ka P kb Tr(P ka P kb ρ n ABP ka P kb ). (3.5) Zapiszmy stan ρ n AB w następującej postaci ρ n AB = p n ϕ + (α) ϕ + (α) n AB + (3.6) + p (n 1) (1 p)[ ϕ + (α) ϕ + (α) (n 1) AB AB + + permutacje] + + p (n ) (1 p) [ ϕ + (α) ϕ + (α) (n ) AB + permutacje] (1 p) n [ n AB ] AB + Analizując wzory 3.3, 3.4, 3.5 i 3.6 można zauważyć, że operatory P ka i P kb anihilują wszystkie człony po prawej stronie znaku równości we wzorze 3.6 z wyjątkiem pierwszego. Stąd stan ρ n kab jest stanem maksymalnie splątanym o rzędzie 7

37 Schmidta rankp ka = rankp kb = ( ) n k [7]. Warto zaznaczyć, że w przypadkach, gdy k = 0 lub k = n, splątanie jest całkowicie niszczone. Jeśli Alicja otrzyma inny wynik pomiaru niż Bob, to dzielą oni pary qubitów na dwie równe grupy i wykonują analogiczny pomiar jak w pierwszym kroku niezależnie na każdej grupie. Schemat bisekcji przedstawia rysunek Alicja i Bob przerywają bisekcję na danej grupie par qubitów, gdy otrzymają na niej te same wyniki pomiaru. Natomiast kontynuują bisekcję na tej grupie par qubitów, dla której otrzymali różne wyniki pomiarów. Schemat blokowy protokołu znajduje się na rysunku 3. Rysunek 3.1: Schemat bisekcji w protokole destylacji. Czarna kropka oznacza pojedynczą parę qubitów dzieloną przez Alicję i Boba. Wyprowadzimy teraz wzór na wydajność protokołu. W tym celu oznaczymy przez i numer kroku protokołu, natomiast przez R i splątanie wydestylowane z grupy m (i 1) par qubitów pod warunkiem, że Alicja i Bob otrzymają te same wyniki pomiarów. Przez p(s i ) oznaczymy prawdopodobieństwo sukcesu w i-tym kroku (to znaczy otrzymania przez Alicję i Boba tych samych wyników pomiarów), a przez p(f i ) prawdopodobieństwo porażki w i-tym kroku. Wprowadźmy również na podstawie wzoru 3.6 prawdopodobieństwa p(s i ) = p m (i 1) (3.7) oraz p(f i ) = 1 p m (i 1). (3.8) 8

38 Rysunek 3.: Schemat blokowy protokołu bisekcyjnego. Określają one odpowiednio, że w grupie składającej się z m (i 1) stanów ρ AB jest m (i 1) stanów ϕ + (α) ϕ + (α) AB oraz, że w grupie składającej się z m (i 1) stanów ρ AB nie ma m (i 1) stanów ϕ + (α) ϕ + (α) AB. Zauważmy, że p(s i ) = p(s i ) (3.9) oraz p(f i ) = p(f i ). (3.10) Zgodnie z protokołem sukces w i-tym kroku na danej grupie par qubitów skutkuje przerwaniem na niej pomiarów, natomiast porażka powoduje przejście do bisekcji i kolejnego pomiaru na m i parach qubitów. Przez p(s i, F i 1 ) oznaczymy łączne prawdopodobieństwo sukcesu w i-tym kroku dla jednej z dwóch grup par qubitów i porażki w i 1-ym kroku dla grupy par qubitów składającej się z wymienionych wyżej grup. Zauważmy, że prawdopodobieństwo to spełnia równanie p(s i, F i 1 ) = p(s i )p(f i ). (3.11) Czynnik we wzorze 3.11 pojawia się, ponieważ po porażce w i 1-szym kroku Alicja i Bob mogą osiągnąć sukces w i-tym kroku najwyżej dla jednej z dwóch grup. Ponadto zauważmy, że jeżeli Alicja i Bob odnieśli porażkę dla jednej grupy par qubitów w i 1- szym kroku, to musieli również odnieść porażkę we wszystkich krokach poprzednich dla każdej grupy qubitów zawierającej tę grupę. Ponadto zauważmy, że w i 1-szym kroku możemy mieć i grup par qubitów, dla których Alicja i Bob odnieśli porażkę. Wobec 9

39 tego dostaniemy następujący wzór na wydajność protokołu R = 1 m ( p(s1 )R 1 + p(s, F 1 )R + + i p(s i, F i 1 )R i +... ). (3.1) Korzystając z wzorów 3.7, 3.8, 3.9, 3.10 i 3.11 wyrażenie to możemy zapisać w postaci R = 1 m ( p m R 1 + p m 1 (1 p m 1 )R + (3.13) + i p m (i 1) (1 p m (i 1) )R i +... ) = = 1 ( m 1 ) p m R m 1 + i p m (i 1) (1 p m (i 1) )R i. i= Po przekształceniach dostajemy R = 1 m gdzie założyliśmy, że R m+1 = 0. m p m (i 1) ( i 1 R i i R i+1 ), (3.14) i=1 Przejdźmy do wyznaczenia wzoru na R i. Zacznijmy od obliczenia prawdopodobieństwa tego, że zarówno Alicja jak i Bob otrzymają wyniki k pod warunkiem, że oboje otrzymają takie same wyniki wykonując pomiar na m (i 1) parach qubitów. Jest ono równe p(k S i ) = α (m (i 1) k) ( ( ) 1 α ) k m (i 1). (3.15) k Natomiast stan po pomiarze współdzielony przez Alicję i Boba jest stanem maksymalnie splątanym o rzędzie Schmidta ( ) m (i 1) k. Wobec tego splątanie wydestylowane z grupy m (i 1) par qubitów pod warunkiem, że Alicja i Bob otrzymają te same wyniki pomiarów, jest równe uśrednionemu rzędowi Schmidta stanu maksymalnie splątanego otrzymanego przez Alicję i Boba. Jest ono dane wyrażeniem R i = m (i 1) k=0 α (m (i 1) k) ( ( ) 1 α ) k m (i 1) (3.16) k ) log ( m (i 1) k. Wzór 3.16 jest wzorem ogólnym dla dwuqubitowych stanów mieszanych, składających się z czystego stanu splątanego i stanu produktowego ortogonalnego do niego. Przyjmijmy teraz, że czysty stan splątany jest stanem maksymalnie splątanym ϕ + AB = 1 ( 00 AB + 11 AB ). (3.17) Wobec tego stan 3.1 przyjmuje postać ρ AB = p ϕ + ϕ + AB + (1 p) AB. (3.18) 30

40 Wzór na splątanie wydestylowane z grupy m (i 1) par qubitów pod warunkiem, że Alicja i Bob otrzymają te same wyniki pomiarów, dostajemy podstawiając za α we wzorze 3.16 wartość 1. Po uproszczeniach otrzymujemy wzór R i = m (i 1) k=0 1 m (i 1) ( ) ( ) m (i 1) m (i 1) log k. (3.19) k Podstawiając formułę 3.19 do wyrażenia 3.14 możemy obliczyć wydajność naszego protokołu dla stanu splątanego, składającego się ze stanu maksymalnie splątanego i stanu produktowego ortogonalnego do niego. Na rysunku 3.3 przedstawiono zależność wydajności protokołu bisekcyjnego od parametru p. Ponadto porównano ją ze względną entropią splątania oraz z wydajnościami innych protokołów destylacji splątania, a mianowicie protokołem Bennetta i innych z pracy [7] oraz protokołem haszującym. Liczba kopii stanu 3.18, na których wykonywany jest pierwszy pomiar w protokole bisekcyjnym, wynosi n = 64. Zauważmy, że wydajność protokołu bisekcyjnego jest zawsze większa (z wyjątkiem p = 0) od wydajności protokołu Bennetta i innych, oraz że w szerokim zakresie parametru p jest ona większa od wydajności protokołu haszującego. Zwróćmy również uwagę, że wydajność protokołu bisekcyjnego jest mniejsza od względnej entropii splątania. Przypomnijmy, że względna entropia splątania jest górnym ograniczeniem na destylowalne splątanie [41]. Na rysunku 3.4 przedstawiono zależność wydajności R protokołu bisekcyjnego od parametru p dla różnej liczby kopii stanu ρ AB, na których wykonywany jest pierwszy pomiar. Natomiast w tabeli 3.1 przedstawiono przykładowe wyniki liczbowe dla p = 3. Zauważmy, że wykresy dla n = 3 i n = 64 praktycznie się pokrywają, a przykładowe wyniki liczbowe są identyczne z dokładnością do sześciu cyfr znaczących. Oznacza to, że protokół jest szybko zbieżny wraz ze wzrostem liczby n. Tabela 3.1: Wartości wydajności R protokołu bisekcyjnego w zależności od liczby kopii n stanów ρ AB, na których wykonywany jest pierwszy pomiar dla parametru p = 3. Źródło: [70]. n R 0, , , , , ,

Wstęp do komputerów kwantowych

Wstęp do komputerów kwantowych Obwody kwantowe Uniwersytet Łódzki, Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej 2008/2009 Obwody kwantowe Bramki kwantowe 1 Algorytmy kwantowe 2 3 4 Algorytmy kwantowe W chwili obecnej znamy dwie obszerne

Bardziej szczegółowo

Miary splątania kwantowego

Miary splątania kwantowego kwantowego Michał Kotowski michal.kotowski1@gmail.com K MISMaP, Uniwersystet Warszawski Studenckie Koło Fizyki UW (SKFiz UW) 24 kwietnia 2010 kwantowego Spis treści 1 2 Stany czyste i mieszane Matematyczny

Bardziej szczegółowo

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0.

0 + 0 = 0, = 1, = 1, = 0. 5 Kody liniowe Jak już wiemy, w celu przesłania zakodowanego tekstu dzielimy go na bloki i do każdego z bloków dodajemy tak zwane bity sprawdzające. Bity te są w ścisłej zależności z bitami informacyjnymi,

Bardziej szczegółowo

Grupy. Permutacje 1. (G2) istnieje element jednostkowy (lub neutralny), tzn. taki element e G, że dla dowolnego a G zachodzi.

Grupy. Permutacje 1. (G2) istnieje element jednostkowy (lub neutralny), tzn. taki element e G, że dla dowolnego a G zachodzi. Grupy. Permutacje 1 1 Definicja grupy Niech G będzie zbiorem. Działaniem na zbiorze G nazywamy odwzorowanie (oznaczane, jak mnożenie, przez ) przyporządkowujące każdej parze uporządkowanej (a, b) G G element

Bardziej szczegółowo

VIII. TELEPORTACJA KWANTOWA Janusz Adamowski

VIII. TELEPORTACJA KWANTOWA Janusz Adamowski VIII. TELEPORTACJA KWANTOWA Janusz Adamowski 1 1 Wprowadzenie Teleportacja kwantowa polega na przesyłaniu stanów cząstek kwantowych na odległość od nadawcy do odbiorcy. Przesyłane stany nie są znane nadawcy

Bardziej szczegółowo

WEKTORY I WARTOŚCI WŁASNE MACIERZY. = λ c (*) problem przybliżonego rozwiązania zagadnienia własnego dla operatorów w mechanice kwantowej

WEKTORY I WARTOŚCI WŁASNE MACIERZY. = λ c (*) problem przybliżonego rozwiązania zagadnienia własnego dla operatorów w mechanice kwantowej WEKTORY I WARTOŚCI WŁASNE MACIERZY Ac λ c (*) ( A λi) c nietrywialne rozwiązanie gdy det A λi problem przybliżonego rozwiązania zagadnienia własnego dla operatorów w mechanice kwantowej A - macierzowa

Bardziej szczegółowo

Liczby zespolone. x + 2 = 0.

Liczby zespolone. x + 2 = 0. Liczby zespolone 1 Wiadomości wstępne Rozważmy równanie wielomianowe postaci x + 2 = 0. Współczynniki wielomianu stojącego po lewej stronie są liczbami całkowitymi i jedyny pierwiastek x = 2 jest liczbą

Bardziej szczegółowo

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same

macierze jednostkowe (identyczności) macierze diagonalne, które na przekątnej mają same 1 Macierz definicja i zapis Macierzą wymiaru m na n nazywamy tabelę a 11 a 1n A = a m1 a mn złożoną z liczb (rzeczywistych lub zespolonych) o m wierszach i n kolumnach (zamiennie będziemy też czasem mówili,

Bardziej szczegółowo

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa SIMR 06/07, Analiza, wykład, 07-0- Przestrzeń wektorowa Przestrzeń wektorowa (liniowa) - przestrzeń (zbiór) w której określone są działania (funkcje) dodawania elementów i mnożenia elementów przez liczbę

Bardziej szczegółowo

W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora.

W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora. 1. Podstawy matematyki 1.1. Geometria analityczna W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora. Skalarem w fizyce nazywamy

Bardziej szczegółowo

3. FUNKCJA LINIOWA. gdzie ; ół,.

3. FUNKCJA LINIOWA. gdzie ; ół,. 1 WYKŁAD 3 3. FUNKCJA LINIOWA FUNKCJĄ LINIOWĄ nazywamy funkcję typu : dla, gdzie ; ół,. Załóżmy na początek, że wyraz wolny. Wtedy mamy do czynienia z funkcją typu :.. Wykresem tej funkcji jest prosta

Bardziej szczegółowo

Strategie kwantowe w teorii gier

Strategie kwantowe w teorii gier Uniwersytet Jagielloński adam.wyrzykowski@uj.edu.pl 18 stycznia 2015 Plan prezentacji 1 Gra w odwracanie monety (PQ penny flip) 2 Wojna płci Definicje i pojęcia Równowagi Nasha w Wojnie płci 3 Kwantowanie

Bardziej szczegółowo

Układy równań i nierówności liniowych

Układy równań i nierówności liniowych Układy równań i nierówności liniowych Wiesław Krakowiak 1 grudnia 2010 1 Układy równań liniowych DEFINICJA 11 Układem równań m liniowych o n niewiadomych X 1,, X n, nazywamy układ postaci: a 11 X 1 + +

Bardziej szczegółowo

Macierze. Rozdział Działania na macierzach

Macierze. Rozdział Działania na macierzach Rozdział 5 Macierze Funkcję, która każdej parze liczb naturalnych (i, j) (i 1,..., n; j 1,..., m) przyporządkowuje dokładnie jedną liczbę a ij F, gdzie F R lub F C, nazywamy macierzą (rzeczywistą, gdy

Bardziej szczegółowo

POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ cd i formalizm matematyczny

POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ cd i formalizm matematyczny POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ cd i formalizm matematyczny Funkcja Falowa Postulat 1 Dla każdego układu istnieje funkcja falowa (funkcja współrzędnych i czasu), która jest ciągła, całkowalna w kwadracie,

Bardziej szczegółowo

3 1 + i 1 i i 1 2i 2. Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: [A, X] = B

3 1 + i 1 i i 1 2i 2. Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: [A, X] = B 1. Dla macierzy a) A = b) A = c) A = d) A = 3 1 + i 1 i i i 0 i i 0 1 + i 1 i 0 0 0 0 1 0 1 0 1 + i 1 i Wyznaczyć macierze spełniające własność komutacji: A, X = B. Obliczyć pierwiaski z macierzy: A =

Bardziej szczegółowo

Obliczenia inspirowane Naturą

Obliczenia inspirowane Naturą Obliczenia inspirowane Naturą Wykład 12 - Algorytmy i protokoły kwantowe Jarosław Miszczak IITiS PAN Gliwice 19/05/2016 1 / 39 1 Motywacja rozwoju informatyki kwantowej. 2 Stany kwantowe. 3 Notacja Diraca.

Bardziej szczegółowo

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych 5. Rozwiązywanie układów równań liniowych Wprowadzenie (5.1) Układ n równań z n niewiadomymi: a 11 +a 12 x 2 +...+a 1n x n =a 10, a 21 +a 22 x 2 +...+a 2n x n =a 20,..., a n1 +a n2 x 2 +...+a nn x n =a

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Modelu Standardowego

Wstęp do Modelu Standardowego Wstęp do Modelu Standardowego Plan (Uzupełnienie matematyczne II) Abstrakcyjna przestrzeń stanów Podstawowe własności Iloczyn skalarny amplitudy prawdopodobieństwa Operatory i ich hermitowskość Wektory

Bardziej szczegółowo

1 Grupa SU(3) i klasyfikacja cząstek

1 Grupa SU(3) i klasyfikacja cząstek Grupa SU(3) i klasyfikacja cząstek. Grupa SU(N) Unitarne (zespolone) macierze N N można sparametryzować pzez N rzeczywistych parametrów. Ale detu =, unitarność: U U = narzucają dodatkowe warunki. Rozważmy

Bardziej szczegółowo

Seminarium: Efekty kwantowe w informatyce

Seminarium: Efekty kwantowe w informatyce Seminarium: Efekty kwantowe w informatyce Aleksander Mądry Sprawy organizacyjne Spotykamy się w piątki o 12:15 w sali 105. Sprawy organizacyjne Spotykamy się w piątki o 12:15 w sali 105. Każdy kto będzie

Bardziej szczegółowo

Informacja o przestrzeniach Hilberta

Informacja o przestrzeniach Hilberta Temat 10 Informacja o przestrzeniach Hilberta 10.1 Przestrzenie unitarne, iloczyn skalarny Niech dana będzie przestrzeń liniowa X. Załóżmy, że każdej parze elementów x, y X została przyporządkowana liczba

Bardziej szczegółowo

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k. Funkcje wymierne Jerzy Rutkowski Teoria Przypomnijmy, że przez R[x] oznaczamy zbiór wszystkich wielomianów zmiennej x i o współczynnikach rzeczywistych Definicja Funkcją wymierną jednej zmiennej nazywamy

Bardziej szczegółowo

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018

DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018 DB Algebra liniowa semestr zimowy 2018 SPIS TREŚCI Teoria oraz większość zadań w niniejszym skrypcie zostały opracowane na podstawie książek: 1 G Banaszak, W Gajda, Elementy algebry liniowej cz I, Wydawnictwo

Bardziej szczegółowo

Macierze - obliczanie wyznacznika macierzy z użyciem permutacji

Macierze - obliczanie wyznacznika macierzy z użyciem permutacji Macierze - obliczanie wyznacznika macierzy z użyciem permutacji I LO im. F. Ceynowy w Świeciu Radosław Rudnicki joix@mat.uni.torun.pl 17.03.2009 r. Typeset by FoilTEX Streszczenie Celem wykładu jest wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

2 1 3 c c1. e 1, e 2,..., e n A= e 1 e 2...e n [ ] M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I

2 1 3 c c1. e 1, e 2,..., e n A= e 1 e 2...e n [ ] M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Liniowa niezależno ność wektorów Przykład: Sprawdzić czy następujące wektory z przestrzeni 3 tworzą bazę: e e e3 3 Sprawdzamy czy te wektory są liniowo niezależne: 3 c + c + c3 0 c 0 c iei 0 c + c + 3c3

Bardziej szczegółowo

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa. VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa. W rozdziale tym zajmiemy się dokładniej badaniem stabilności rozwiązań równania różniczkowego. Pojęcie stabilności w

Bardziej szczegółowo

Programowanie celowe #1

Programowanie celowe #1 Programowanie celowe #1 Problem programowania celowego (PC) jest przykładem problemu programowania matematycznego nieliniowego, który można skutecznie zlinearyzować, tzn. zapisać (i rozwiązać) jako problem

Bardziej szczegółowo

Kryptografia. z elementami kryptografii kwantowej. Ryszard Tanaś Wykład 13

Kryptografia. z elementami kryptografii kwantowej. Ryszard Tanaś   Wykład 13 Kryptografia z elementami kryptografii kwantowej Ryszard Tanaś http://zon8.physd.amu.edu.pl/~tanas Wykład 13 Spis treści 19 Algorytmy kwantowe 3 19.1 Bit kwantowy kubit (qubit)........... 3 19. Twierdzenie

Bardziej szczegółowo

5 Wyznaczniki. 5.1 Definicja i podstawowe własności. MIMUW 5. Wyznaczniki 25

5 Wyznaczniki. 5.1 Definicja i podstawowe własności. MIMUW 5. Wyznaczniki 25 MIMUW 5 Wyznaczniki 25 5 Wyznaczniki Wyznacznik macierzy kwadratowych jest funkcją det : K m n K, (m = 1, 2, ) przypisującą każdej macierzy kwadratowej skalar, liniowo ze względu na każdy wiersz osobno

Bardziej szczegółowo

1. PODSTAWY TEORETYCZNE

1. PODSTAWY TEORETYCZNE 1. PODSTAWY TEORETYCZNE 1 1. 1. PODSTAWY TEORETYCZNE 1.1. Wprowadzenie Teoria sprężystości jest działem mechaniki, zajmującym się bryłami sztywnymi i ciałami plastycznymi. Sprężystość zajmuje się odkształceniami

Bardziej szczegółowo

Komputery Kwantowe. Sprawy organizacyjne Literatura Plan. Komputery Kwantowe. Ravindra W. Chhajlany. 27 listopada 2006

Komputery Kwantowe. Sprawy organizacyjne Literatura Plan. Komputery Kwantowe. Ravindra W. Chhajlany. 27 listopada 2006 Sprawy organizacyjne Literatura Plan Ravindra W. Chhajlany 27 listopada 2006 Ogólne Sprawy organizacyjne Literatura Plan Współrzędne: Pokój 207, Zakład Elektroniki Kwantowej. Telefon: (0-61)-8295005 Email:

Bardziej szczegółowo

Rozdział 3. Tensory. 3.1 Krzywoliniowe układy współrzędnych

Rozdział 3. Tensory. 3.1 Krzywoliniowe układy współrzędnych Rozdział 3 Tensory 3.1 Krzywoliniowe układy współrzędnych W kartezjańskim układzie współrzędnych punkty P są scharakteryzowane przez współrzędne kartezjańskie wektora wodzącego r = x 1 i 1 + x 2 i 2 +

Bardziej szczegółowo

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni.

Wykład 4. Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Wykład 4 Określimy teraz pewną ważną klasę pierścieni. Twierdzenie 1 Niech m, n Z. Jeśli n > 0 to istnieje dokładnie jedna para licz q, r, że: m = qn + r, 0 r < n. Liczbę r nazywamy resztą z dzielenia

Bardziej szczegółowo

Kody blokowe Wykład 2, 10 III 2011

Kody blokowe Wykład 2, 10 III 2011 Kody blokowe Wykład 2, 10 III 2011 Literatura 1. R.M. Roth, Introduction to Coding Theory, 2006 2. W.C. Huffman, V. Pless, Fundamentals of Error-Correcting Codes, 2003 3. D.R. Hankerson et al., Coding

Bardziej szczegółowo

Obliczenia iteracyjne

Obliczenia iteracyjne Lekcja Strona z Obliczenia iteracyjne Zmienne iteracyjne (wyliczeniowe) Obliczenia iteracyjne wymagają zdefiniowania specjalnej zmiennej nazywanej iteracyjną lub wyliczeniową. Zmienną iteracyjną od zwykłej

Bardziej szczegółowo

Zadania egzaminacyjne

Zadania egzaminacyjne Rozdział 13 Zadania egzaminacyjne Egzamin z algebry liniowej AiR termin I 03022011 Zadanie 1 Wyznacz sumę rozwiązań równania: (8z + 1 i 2 2 7 iz 4 = 0 Zadanie 2 Niech u 0 = (1, 2, 1 Rozważmy odwzorowanie

Bardziej szczegółowo

O informatyce kwantowej

O informatyce kwantowej O informatyce kwantowej Piotr Gawron Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej PAN Posiedzenie PTM Gliwice Piotr Gawron (IITiS PAN) O informatyce kwantowej 6 października 009 1 / 33 Plan wystąpienia

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI Miejsce na naklejkę z kodem szkoły dysleksja MMA-R1_1P-07 EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI POZIOM ROZSZERZONY Czas pracy 180 minut Instrukcja dla zdającego 1 Sprawdź, czy arkusz egzaminacyjny zawiera 15

Bardziej szczegółowo

Rozwiązywanie równań nieliniowych

Rozwiązywanie równań nieliniowych Rozwiązywanie równań nieliniowych Marcin Orchel 1 Wstęp Przykłady wyznaczania miejsc zerowych funkcji f : f(ξ) = 0. Wyszukiwanie miejsc zerowych wielomianu n-tego stopnia. Wymiar tej przestrzeni wektorowej

Bardziej szczegółowo

Zajęcia nr 1 (1h) Dwumian Newtona. Indukcja. Zajęcia nr 2 i 3 (4h) Trygonometria

Zajęcia nr 1 (1h) Dwumian Newtona. Indukcja. Zajęcia nr 2 i 3 (4h) Trygonometria Technologia Chemiczna 008/09 Zajęcia wyrównawcze. Pokazać, że: ( )( ) n k k l = ( n l )( n l k l Zajęcia nr (h) Dwumian Newtona. Indukcja. ). Rozwiązać ( ) ( równanie: ) n n a) = 0 b) 3 ( ) n 3. Znaleźć

Bardziej szczegółowo

Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski

Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski Notatki z Analizy Matematycznej 2 Jacek M. Jędrzejewski Definicja 3.1. Niech (a n ) n=1 będzie ciągiem liczbowym. Dla każdej liczby naturalnej dodatniej n utwórzmy S n nazywamy n-tą sumą częściową. ROZDZIAŁ

Bardziej szczegółowo

Gry kwantowe na łańcuchach spinowych

Gry kwantowe na łańcuchach spinowych Gry kwantowe na łańcuchach spinowych Jarosław Miszczak we współpracy z Piotrem Gawronem i Zbigniewem Puchałą Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej PAN w Gliwicach J.A.M., Z. Puchała, P. Gawron

Bardziej szczegółowo

Układy równań i równania wyższych rzędów

Układy równań i równania wyższych rzędów Rozdział Układy równań i równania wyższych rzędów Układy równań różniczkowych zwyczajnych Wprowadzenie W poprzednich paragrafach zajmowaliśmy się równaniami różniczkowymi y = f(x, y), których rozwiązaniem

Bardziej szczegółowo

Zestaw 2. Definicje i oznaczenia. inne grupy V 4 grupa czwórkowa Kleina D n grupa dihedralna S n grupa symetryczna A n grupa alternująca.

Zestaw 2. Definicje i oznaczenia. inne grupy V 4 grupa czwórkowa Kleina D n grupa dihedralna S n grupa symetryczna A n grupa alternująca. Zestaw 2 Definicja grupy Definicje i oznaczenia grupa zbiór z działaniem łącznym, posiadającym element neutralny, w którym każdy element posiada element odwrotny grupa abelowa (przemienna) grupa, w której

Bardziej szczegółowo

Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009

Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009 Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009 Ostatnie zmiany 23.05.2009 r. 1. Niech F będzie podciałem ciała K i niech n N. Pokazać, że niepusty liniowo niezależny podzbiór S przestrzeni F n jest także

Bardziej szczegółowo

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH

Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH 23 października 2018 Definicja iloczynu skalarnego Definicja Iloczynem skalarnym w przestrzeni liniowej R n nazywamy odwzorowanie ( ) : R n R n R spełniające

Bardziej szczegółowo

Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm

Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm Rozdział 5 Macierze Funkcję, która każdej parze liczb naturalnych (i,j) (i = 1,,n;j = 1,,m) przyporządkowuje dokładnie jedną liczbę a ij F, gdzie F = R lub F = C, nazywamy macierzą (rzeczywistą, gdy F

Bardziej szczegółowo

Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne

Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne Dlaczego nie wystarczają liczby wymierne Analiza zajmuje się problemami, w których pojawia się przejście graniczne. Przykładami takich problemów w matematyce bądź fizyce mogą być: 1. Pojęcie prędkości

Bardziej szczegółowo

1 Wartości własne oraz wektory własne macierzy

1 Wartości własne oraz wektory własne macierzy Rozwiązania zadania umieszczonego na końcu poniższych notatek proszę przynieść na kartkach Proszę o staranne i formalne uzasadnienie odpowiedzi Za zadanie można uzyskać do 6 punktów (jeżeli przyniesione

Bardziej szczegółowo

Wykład z równań różnicowych

Wykład z równań różnicowych Wykład z równań różnicowych 1 Wiadomości wstępne Umówmy się, że na czas tego wykładu zrezygnujemy z oznaczania n-tego wyrazu ciągu symbolem typu x n, y n itp. Zamiast tego pisać będziemy x (n), y (n) itp.

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna dla informatyków

Matematyka dyskretna dla informatyków Matematyka dyskretna dla informatyków Część I: Elementy kombinatoryki Jerzy Jaworski Zbigniew Palka Jerzy Szymański Uniwersytet im. Adama Mickiewicza Poznań 2007 4 Zależności rekurencyjne Wiele zależności

Bardziej szczegółowo

n=0 (n + r)a n x n+r 1 (n + r)(n + r 1)a n x n+r 2. Wykorzystując te obliczenia otrzymujemy, że lewa strona równania (1) jest równa

n=0 (n + r)a n x n+r 1 (n + r)(n + r 1)a n x n+r 2. Wykorzystując te obliczenia otrzymujemy, że lewa strona równania (1) jest równa Równanie Bessela Będziemy rozważać następujące równanie Bessela x y xy x ν )y 0 ) gdzie ν 0 jest pewnym parametrem Rozwiązania równania ) nazywamy funkcjami Bessela rzędu ν Sprawdzamy, że x 0 jest regularnym

Bardziej szczegółowo

Wykłady z Mechaniki Kwantowej

Wykłady z Mechaniki Kwantowej Wykłady z Mechaniki Kwantowej Mechanika Kwantowa, Relatywistyczna Mechanika Kwantowa Wykład dla doktorantów (2017) Wykład 7 Jesteśmy uczniami w szkole natury i kształtujemy nasze pojęcia z lekcji na lekcję.

Bardziej szczegółowo

Internet kwantowy. (z krótkim wstępem do informatyki kwantowej) Jarosław Miszczak. Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej PAN

Internet kwantowy. (z krótkim wstępem do informatyki kwantowej) Jarosław Miszczak. Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej PAN Internet kwantowy (z krótkim wstępem do informatyki kwantowej) Jarosław Miszczak Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej PAN 16. stycznia 2012 Plan wystąpienia 1 Skąd się biorą stany kwantowe? Jak

Bardziej szczegółowo

Splątanie a przesyłanie informacji

Splątanie a przesyłanie informacji Splątanie a przesyłanie informacji Jarosław A. Miszczak 21 marca 2003 roku Plan referatu Stany splątane Co to jest splątanie? Gęste kodowanie Teleportacja Przeprowadzone eksperymenty Możliwości wykorzystania

Bardziej szczegółowo

teoria informacji Kanały komunikacyjne, kody korygujące Mariusz Różycki 25 sierpnia 2015

teoria informacji Kanały komunikacyjne, kody korygujące Mariusz Różycki 25 sierpnia 2015 teoria informacji Kanały komunikacyjne, kody korygujące Mariusz Różycki 25 sierpnia 2015 1 wczoraj Wprowadzenie matematyczne. Entropia i informacja. Kodowanie. Kod ASCII. Stopa kodu. Kody bezprefiksowe.

Bardziej szczegółowo

Przepustowość kanału, odczytywanie wiadomości z kanału, poprawa wydajności kanału.

Przepustowość kanału, odczytywanie wiadomości z kanału, poprawa wydajności kanału. Przepustowość kanału, odczytywanie wiadomości z kanału, poprawa wydajności kanału Wiktor Miszuris 2 czerwca 2004 Przepustowość kanału Zacznijmy od wprowadzenia równości IA, B HB HB A HA HA B Można ją intuicyjnie

Bardziej szczegółowo

1 Formy hermitowskie. GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie. Paweł Bechler

1 Formy hermitowskie. GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie. Paweł Bechler GAL (Informatyka) Wykład - formy hermitowskie Wersja z dnia 23 stycznia 2014 Paweł Bechler 1 Formy hermitowskie Niech X oznacza przestrzeń liniową nad ciałem K. Definicja 1. Funkcję φ : X X K nazywamy

Bardziej szczegółowo

1. Liczby zespolone. Jacek Jędrzejewski 2011/2012

1. Liczby zespolone. Jacek Jędrzejewski 2011/2012 1. Liczby zespolone Jacek Jędrzejewski 2011/2012 Spis treści 1 Liczby zespolone 2 1.1 Definicja liczby zespolonej.................... 2 1.2 Postać kanoniczna liczby zespolonej............... 1. Postać

Bardziej szczegółowo

Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z 21 grudnia 2014)

Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z 21 grudnia 2014) dr inż. Ryszard Rębowski DEFINICJA CIĄGU LICZBOWEGO Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z grudnia 04) Definicja ciągu liczbowego Spośród

Bardziej szczegółowo

Podstawowe struktury algebraiczne

Podstawowe struktury algebraiczne Rozdział 1 Podstawowe struktury algebraiczne 1.1. Działania wewnętrzne Niech X będzie zbiorem niepustym. Dowolną funkcję h : X X X nazywamy działaniem wewnętrznym w zbiorze X. Działanie wewnętrzne, jak

Bardziej szczegółowo

Algebra Liniowa 2 (INF, TIN), MAP1152 Lista zadań

Algebra Liniowa 2 (INF, TIN), MAP1152 Lista zadań Algebra Liniowa 2 (INF, TIN), MAP1152 Lista zadań Przekształcenia liniowe, diagonalizacja macierzy 1. Podano współrzędne wektora v w bazie B. Znaleźć współrzędne tego wektora w bazie B, gdy: a) v = (1,

Bardziej szczegółowo

3. Wykład Układy równań liniowych.

3. Wykład Układy równań liniowych. 31 Układy równań liniowych 3 Wykład 3 Definicja 31 Niech F będzie ciałem Układem m równań liniowych o niewiadomych x 1,, x n, m, n N, o współczynnikach z ciała F nazywamy układ równań postaci: x 1 + +

Bardziej szczegółowo

FUNKCJA LINIOWA - WYKRES

FUNKCJA LINIOWA - WYKRES FUNKCJA LINIOWA - WYKRES Wzór funkcji liniowej (Postać kierunkowa) Funkcja liniowa jest podstawowym typem funkcji. Jest to funkcja o wzorze: y = ax + b a i b to współczynniki funkcji, które mają wartości

Bardziej szczegółowo

Przykładowe zadania z teorii liczb

Przykładowe zadania z teorii liczb Przykładowe zadania z teorii liczb I. Podzielność liczb całkowitych. Liczba a = 346 przy dzieleniu przez pewną liczbę dodatnią całkowitą b daje iloraz k = 85 i resztę r. Znaleźć dzielnik b oraz resztę

Bardziej szczegółowo

Wykład 14. Elementy algebry macierzy

Wykład 14. Elementy algebry macierzy Wykład 14 Elementy algebry macierzy dr Mariusz Grządziel 26 stycznia 2009 Układ równań z dwoma niewiadomymi Rozważmy układ równań z dwoma niewiadomymi: a 11 x + a 12 y = h 1 a 21 x + a 22 y = h 2 a 11,

Bardziej szczegółowo

DRGANIA SWOBODNE UKŁADU O DWÓCH STOPNIACH SWOBODY. Rys Model układu

DRGANIA SWOBODNE UKŁADU O DWÓCH STOPNIACH SWOBODY. Rys Model układu Ćwiczenie 7 DRGANIA SWOBODNE UKŁADU O DWÓCH STOPNIACH SWOBODY. Cel ćwiczenia Doświadczalne wyznaczenie częstości drgań własnych układu o dwóch stopniach swobody, pokazanie postaci drgań odpowiadających

Bardziej szczegółowo

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory;

dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia 2014 Przestrzeń R k R k = R R... R k razy Elementy R k wektory; Wykłady 8 i 9 Pojęcia przestrzeni wektorowej i macierzy Układy równań liniowych Elementy algebry macierzy dodawanie, odejmowanie, mnożenie macierzy; macierz odwrotna dr Mariusz Grządziel 15,29 kwietnia

Bardziej szczegółowo

Lista nr 1 - Liczby zespolone

Lista nr 1 - Liczby zespolone Lista nr - Liczby zespolone Zadanie. Obliczyć: a) ( 3 i) 3 ( 6 i ) 8 c) (+ 3i) 8 (i ) 6 + 3 i + e) f*) g) ( 3 i ) 77 ( ( 3 i + ) 3i 3i h) ( + 3i) 5 ( i) 0 i) i ( 3 i ) 4 ) +... + ( 3 i ) 0 Zadanie. Przedstawić

Bardziej szczegółowo

Co to jest wektor? Jest to obiekt posiadający: moduł (długość), kierunek wraz ze zwrotem.

Co to jest wektor? Jest to obiekt posiadający: moduł (długość), kierunek wraz ze zwrotem. 1 Wektory Co to jest wektor? Jest to obiekt posiadający: moduł (długość), kierunek wraz ze zwrotem. 1.1 Dodawanie wektorów graficzne i algebraiczne. Graficzne - metoda równoległoboku. Sprowadzamy wektory

Bardziej szczegółowo

Algebra liniowa z geometrią

Algebra liniowa z geometrią Algebra liniowa z geometrią Maciej Czarnecki 15 stycznia 2013 Spis treści 1 Geometria płaszczyzny 2 1.1 Wektory i skalary........................... 2 1.2 Macierze, wyznaczniki, układy równań liniowych.........

Bardziej szczegółowo

Algebra liniowa. 1. Macierze.

Algebra liniowa. 1. Macierze. Algebra liniowa 1 Macierze Niech m oraz n będą liczbami naturalnymi Przestrzeń M(m n F) = F n F n będącą iloczynem kartezjańskim m egzemplarzy przestrzeni F n z naturalnie określonymi działaniami nazywamy

Bardziej szczegółowo

z = x + i y := e i ϕ z. cos ϕ sin ϕ = sin ϕ cos ϕ

z = x + i y := e i ϕ z. cos ϕ sin ϕ = sin ϕ cos ϕ Izometrie liniowe Przypomnijmy, że jeśli V jest przestrzenią euklidesową (skończonego wymiaru), to U End V jest izometrią wtedy i tylko wtedy, gdy U U = UU = E, to znaczy, gdy jest odwzorowaniem ortogonalnym.

Bardziej szczegółowo

2. FUNKCJE. jeden i tylko jeden element y ze zbioru, to takie przyporządkowanie nazwiemy FUNKCJĄ, lub

2. FUNKCJE. jeden i tylko jeden element y ze zbioru, to takie przyporządkowanie nazwiemy FUNKCJĄ, lub WYKŁAD 2 1 2. FUNKCJE. 2.1.PODSTAWOWE DEFINICJE. Niech będą dane zbiory i. Jeżeli każdemu elementowi x ze zbioru,, przyporządkujemy jeden i tylko jeden element y ze zbioru, to takie przyporządkowanie nazwiemy

Bardziej szczegółowo

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c,

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c, Funkcja kwadratowa. Funkcją kwadratową nazywamy funkcję f : R R określoną wzorem gdzie a, b, c R, a 0. f(x) = ax 2 + bx + c, Szczególnym przypadkiem funkcji kwadratowej jest funkcja f(x) = ax 2, a R \

Bardziej szczegółowo

II. POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ W JĘZYKU WEKTORÓW STANU. Janusz Adamowski

II. POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ W JĘZYKU WEKTORÓW STANU. Janusz Adamowski II. POSTULATY MECHANIKI KWANTOWEJ W JĘZYKU WEKTORÓW STANU Janusz Adamowski 1 1 Przestrzeń Hilberta Do opisu stanów kwantowych używamy przestrzeni Hilberta. Przestrzenią Hilberta H nazywamy przestrzeń wektorową

Bardziej szczegółowo

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ. 1. Ciała

ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ. 1. Ciała ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ WSHE, O/K-CE 1. Ciała Definicja 1. Układ { ; 0, 1; +, } złożony ze zbioru, dwóch wyróżnionych elementów 0, 1 oraz dwóch działań +:, : nazywamy ciałem

Bardziej szczegółowo

Tydzień nr 9-10 (16 maja - 29 maja), Równania różniczkowe, wartości własne, funkcja wykładnicza od operatora - Matematyka II 2010/2011L

Tydzień nr 9-10 (16 maja - 29 maja), Równania różniczkowe, wartości własne, funkcja wykładnicza od operatora - Matematyka II 2010/2011L Tydzień nr 9-10 (16 maja - 29 maja) Równania różniczkowe wartości własne funkcja wykładnicza od operatora - Matematyka II 2010/2011L Wszelkie pytania oraz uwagi o błędach proszę kierować na przemek.majewski@gmail.com

Bardziej szczegółowo

5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów.

5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów. 5. Algebra działania, grupy, grupy permutacji, pierścienie, ciała, pierścień wielomianów. Algebra jest jednym z najstarszych działów matematyki dotyczącym początkowo tworzenia metod rozwiązywania równań

Bardziej szczegółowo

Wektory i wartości własne

Wektory i wartości własne Treść wykładu Podprzestrzenie niezmiennicze... Twierdzenie Cayley Hamiltona Podprzestrzenie niezmiennicze Definicja Niech f : V V będzie przekształceniem liniowym. Podprzestrzeń W V nazywamy niezmienniczą

Bardziej szczegółowo

Funkcje - monotoniczność, różnowartościowość, funkcje parzyste, nieparzyste, okresowe. Funkcja liniowa.

Funkcje - monotoniczność, różnowartościowość, funkcje parzyste, nieparzyste, okresowe. Funkcja liniowa. Funkcje - monotoniczność, różnowartościowość, funkcje parzyste, nieparzyste, okresowe. Funkcja liniowa. Monotoniczność i różnowartościowość. Definicja 1 Niech f : X R, X R. Funkcję f nazywamy rosnącą w

Bardziej szczegółowo

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcja homograficzna. Definicja. Funkcja homograficzna jest to funkcja określona wzorem f() = a + b c + d, () gdzie współczynniki

Bardziej szczegółowo

Język programowania komputerów kwantowych oparty o model macierzy gęstości

Język programowania komputerów kwantowych oparty o model macierzy gęstości oparty o model macierzy gęstości (Promotorski) Piotr Gawron Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej PAN 13 grudnia 2008 Plan wystąpienia Wstęp Motywacja Teza pracy Model obliczeń kwantowych Operacje

Bardziej szczegółowo

Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a);

Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a); Ciała i wielomiany 1 Ciała i wielomiany 1 Definicja ciała Niech F będzie zbiorem, i niech + ( dodawanie ) oraz ( mnożenie ) będą działaniami na zbiorze F. Definicja. Zbiór F wraz z działaniami + i nazywamy

Bardziej szczegółowo

Klasyczna teoria informacji

Klasyczna teoria informacji Klasyczna teoria informacji. Mamy monetę dającą wyniki z prawdopodobieństwami (, 3 ) Znajdź liczbę 4 4 średnią pytań na wynik w optymalnym systemie identyfikacji potrzebną do zidentyfikowania wyniku losowania

Bardziej szczegółowo

1 Działania na zbiorach

1 Działania na zbiorach M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 1 1 1 Działania na zbiorach W rozdziale tym przypomnimy podstawowe działania na zbiorach koncentrując się na własnościach tych działań, które będą przydatne w dalszej

Bardziej szczegółowo

3. Macierze i Układy Równań Liniowych

3. Macierze i Układy Równań Liniowych 3. Macierze i Układy Równań Liniowych Rozważamy równanie macierzowe z końcówki ostatniego wykładu ( ) 3 1 X = 4 1 ( ) 2 5 Podstawiając X = ( ) x y i wymnażając, otrzymujemy układ 2 równań liniowych 3x

Bardziej szczegółowo

Zliczanie Podziałów Liczb

Zliczanie Podziałów Liczb Zliczanie Podziałów Liczb Przygotował: M. Dziemiańczuk 7 lutego 20 Streszczenie Wprowadzenie Przez podział λ nieujemnej liczby całkowitej n rozumiemy nierosnący ciąg (λ, λ 2,..., λ r ) dodatnich liczb

Bardziej szczegółowo

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c = a

Funkcja kwadratowa. f(x) = ax 2 + bx + c = a Funkcja kwadratowa. Funkcją kwadratową nazywamy funkcję f : R R określoną wzorem gdzie a, b, c R, a 0. f(x) = ax + bx + c, Szczególnym przypadkiem funkcji kwadratowej jest funkcja f(x) = ax, a R \ {0}.

Bardziej szczegółowo

Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie:

Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie: Ciągi rekurencyjne Zadanie 1 Znaleźć wzór ogólny i zbadać istnienie granicy ciągu określonego rekurencyjnie: w dwóch przypadkach: dla i, oraz dla i. Wskazówka Należy poszukiwać rozwiązania w postaci, gdzie

Bardziej szczegółowo

Jak łatwo zauważyć, zbiór form symetrycznych (podobnie antysymetrycznych) stanowi podprzestrzeń przestrzeni L(V, V, K). Oznaczamy ją Sym(V ).

Jak łatwo zauważyć, zbiór form symetrycznych (podobnie antysymetrycznych) stanowi podprzestrzeń przestrzeni L(V, V, K). Oznaczamy ją Sym(V ). Odwzorowania n-liniowe; formy n-liniowe Definicja 1 Niech V 1,..., V n, U będą przestrzeniami liniowymi nad ciałem K. Odwzorowanie G: V 1 V n U nazywamy n-liniowym, jeśli dla każdego k [n] i wszelkich

Bardziej szczegółowo

Luty 2001 Algorytmy (7) 2000/2001 s-rg@siwy.il.pw.edu.pl

Luty 2001 Algorytmy (7) 2000/2001 s-rg@siwy.il.pw.edu.pl System dziesiętny 7 * 10 4 + 3 * 10 3 + 0 * 10 2 + 5 *10 1 + 1 * 10 0 = 73051 Liczba 10 w tym zapisie nazywa się podstawą systemu liczenia. Jeśli liczba 73051 byłaby zapisana w systemie ósemkowym, co powinniśmy

Bardziej szczegółowo

Schematy Piramid Logicznych

Schematy Piramid Logicznych Schematy Piramid Logicznych geometryczna interpretacja niektórych formuł Paweł Jasionowski Politechnika Śląska w Gliwicach Wydział Matematyczno-Fizyczny Streszczenie Referat zajmuje się następującym zagadnieniem:

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE. (odwzorowania) Funkcje 1

FUNKCJE. (odwzorowania) Funkcje 1 FUNKCJE (odwzorowania) Funkcje 1 W matematyce funkcja ze zbioru X w zbiór Y nazywa się odwzorowanie (przyporządkowanie), które każdemu elementowi zbioru X przypisuje jeden, i tylko jeden element zbioru

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10 Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2018 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 10/10 Podziały i liczby Stirlinga Liczba Stirlinga dla cykli (często nazywana liczbą Stirlinga pierwszego rodzaju) to liczba permutacji

Bardziej szczegółowo

0 --> 5, 1 --> 7, 2 --> 9, 3 -->1, 4 --> 3, 5 --> 5, 6 --> 7, 7 --> 9, 8 --> 1, 9 --> 3.

0 --> 5, 1 --> 7, 2 --> 9, 3 -->1, 4 --> 3, 5 --> 5, 6 --> 7, 7 --> 9, 8 --> 1, 9 --> 3. (Aktualizacja z dnia 3 kwietnia 2013) MATEMATYKA DYSKRETNA - informatyka semestr 2 (lato 2012/2013) Zadania do omówienia na zajęciach w dniach 21 i 28 kwietnia 2013 ZESTAW NR 3/7 (przykłady zadań z rozwiązaniami)

Bardziej szczegółowo

Dystrybucje. Marcin Orchel. 1 Wstęp Dystrybucje Pochodna dystrybucyjna Przestrzenie... 5

Dystrybucje. Marcin Orchel. 1 Wstęp Dystrybucje Pochodna dystrybucyjna Przestrzenie... 5 Dystrybucje Marcin Orchel Spis treści 1 Wstęp 1 1.1 Dystrybucje................................... 1 1.2 Pochodna dystrybucyjna............................ 3 1.3 Przestrzenie...................................

Bardziej szczegółowo

Macierz o wymiarach m n. a 21. a 22. A =

Macierz o wymiarach m n. a 21. a 22. A = Macierze 1 Macierz o wymiarach m n A = a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a m1 a m2 a mn Mat m n (R) zbiór macierzy m n o współczynnikach rzeczywistych Analogicznie określamy Mat m n (Z), Mat m n (Q) itp 2

Bardziej szczegółowo

1 Rozwiązywanie układów równań. Wyznaczniki. 2 Wektory kilka faktów użytkowych

1 Rozwiązywanie układów równań. Wyznaczniki. 2 Wektory kilka faktów użytkowych Rozwiązywanie układów równań. Wyznaczniki. 2 Wektory kilka faktów użytkowych 2. Wektory. 2.. Wektor jako n ka liczb W fizyce mamy do czynienia z pojęciami lub obiektami o różnym charakterze. Są np. wielkości,

Bardziej szczegółowo